Social Media Analyse in der Politik

Wahlkampf, Datenanalysen und Social Media… wie hängt das zusammen? Noch vor wenigen Jahren fand Wahlkampf in der Zeitung und auf Plakaten statt. Heute sind die Politiker und Parteien in sozialen Netzwerken aktiv und versuchen dort Wähler zu begeistern.

Dieser Wahlkampf hinterlässt Daten, die ich analysiert habe und dir zur Verfügung stelle.
Dabei siehst du zum einen was im Bereich der Social Media Analyse möglich ist und zum anderen wie die Parteien und Wähler ticken.

Inhaltsübersicht: Social Media Analyse in der Politik

Allgemeine Kennzahlen in Sozialen Netzwerken:

Fangen wir mit den einfachen Analysen an, viele Daten lassen sich sehr leicht erheben.
Das wäre zum Beispiel der Fancount in den sozialen Netzwerken, dieser lässt sich direkt auslesen auch ohne das man APIs ansteuert oder programmieren kann.

Wie wurden diese Daten erhoben?

Keine Sorge es wird noch spannender, das sind nur die Basics.
Diese Daten kann man direkt bei Facebook, Twitter und Google erheben in dem man die Parteien dort sucht und die Fanzahl ausliest.

Gekaufte Likes: Fans nach Ländern ermitteln:

Likes kann man sich über Facebook Werbeanzeigen kaufen, dies ist oft ganz einfach.
Auch Fake-Likes werden bei einschlägigen Seiten günstig angeboten. Diese kann man zu einem gewissen Teil ermitteln da diese oft nicht aus Deutschland kommen sondern aus dem Ausland.

Genau das habe ich bei der AFD und Die Linke analysiert und will dir zeigen wie es geht.

Wie erhebt man diese Daten?

Diese Daten erhebe ich über die Facebook Graph API und ist eigentlich sehr einfach nutzbar, wenn man weiß wie.
Dann nehme ich die Daten und wandle diese vom JSON Format in eine CSV um und passe diese in Excel etwas an.

Du musst folgenden Link nutzen um Daten abzurufen:

https://graph.facebook.com/v2.9/PAGE_ID/insights/page_fans_country?access_token=DEIN_ACCES_TOKEN

Ersetze die PAGE_ID und den ACCES_TOKEN durch deine Daten.

Du erhältst die Page_Id und kannst diese in die URL einfügen. Nun brauchst du nur noch den ACCES_TOKEN
Diesen bekommst du von Facebook über diesen Link >>

Kopiere den super-langen Acces Token und passe den Link nun entsprechend an und füge diesen in deinen Browser ein.
Hast du alles richtig gemacht siehst du die Likes je Land für die Fanpage. Das sieht in der Rohform in etwa so aus:

Du findest diese Daten interessant? Dann lade dir alles in einer Excel Tabelle herunter:

Trendanalyse im zeitlichen Verlauf: Google Suche

Heute betrachten wir eine Möglichkeit um Trends zu erkennen und zu visualisieren.
Dazu nutzen wir ein simples Tool, welches von Google zur Verfügung gestellt wird.

Google Trends >>

In diesem Tool können wir Suchbegriffe eingeben und schauen wie oft diese gesucht werden, das ganze wird noch im zeitlichen Verlauf dargestellt und wir können Begriffe vergleichen.

Was kann man aus Google Trends ableiten?

In der Trendanalyse lassen sich einige Interessante Daten erheben!
So lässt sich das Interesse (wie oft wird der Begriff gesucht) nach Regionen in Deutschland unterteilen.

Es lassen sich Suchabfragen ermitteln die mit dem Begriff in Zusammenhang stehen und immer öfter auftauchen.

Außerdem können wir noch die Art der Suchabfrage anpassen:

• Websuche
• Bildersuche
• Google News Suche
• Google Shopping Suche
• Youtube Suche

Das sind jede Menge Daten die man erheben kann, schauen wir uns das Thema doch mal mit Bezug zum aktuellen Wahlkampf an.

Im Jahr 2016 haben die Landtagswahlen in Sachsen-Anhalt einige Wähler überrascht, die AFD bekam 24,3% der Stimmen.
Wenn wir die Trendanalyse nun für die Parteien in Bezug auf das Bundesland Sachsen Anhalt durchführen erhalten wir folgendes Bild:

Gehen wir in das Jahr 2017 können wir die Landtagswahl im Saarland vom 26. März analysieren.
In der Analyse können wir das Interesse wie folgt staffeln, zuerst kommen immer die Werte aus der Analyse und dann das tastächliche Wahlergebnis:

1. AFD: 33 | 6,2%
2. Die Linke 25 | 12,9%
3. CDU: 12 | 40,7%
4. Grüne: 20 | 4,0%
5. SPD: 5  | 29,6%

Die Werte für die Analyse entsprechen Interessenspunkten und nicht Prozentpunkten.

Hier das Ganze nochmal grafisch dargestellt:

Zusammenhang zwischen Interesse in der Google Suche und Wahlergebnissen?

Nun sehen wir bei der Wahl in Sachsen-Anhalt eine leichte Tendenz, beim Saarland sind die Werte wiederrum nicht deckungsgleich, es zeigt sich eher eine Differenz.
Doch warum ist das eigentlich so?

Abweichung zwischen Suche und Sympathie:

Nur weil ich eine Partei bei Google Suche, bedeutet dies nicht automatisch auch Sympathie mit dieser Partei.
Es kann sein das ich das Wahlprogramm vergleichen möchte oder etwas in den Nachrichten zu dieser Partei gehört habe.

Nicht direkt sichtbare Korrelation:

Es kann sein das die Werte nicht direkt in Korrelation stehen. So kann die CDU im Vergleich eventuell ein geringeres Interesse haben, aber die Interessenspunkte korrelieren mit dem Wahlergebnis.
Hier müsste man aus Daten der Vergangenheit ermitteln ob eine Korrelation bestet und den Faktor ermitteln.
So könnte man die Prognosen noch mehr verbessern.

Wahlkampf findet auch noch offline statt:

Google gibt uns mit dem Tool nur einen Ausschnitt der Daten, es fehlen sehr viele Einblicke die uns bei einer besseren Prognose helfen würden:

• Daten anderer Suchmaschinen fehlen
• Viele Menschen informieren sich Offline
• Trends in sozialen Medien fehlen
• Einige Wahlgruppen sind komplett Offline (Rentner)

Wie bekommt man verlässlichere Daten zur Analyse des Wahlkampfes?

Hier haben wir verschiedene Möglichkeiten, zum einen können wir die Datengrundlage erhöhen und Trends aus anderen Suchmaschinen ermitteln. So bietet uns Bing die Möglichkeit Keywords zu überprüfen und das Interesse daran festzustellen.

Weiterhin sollten wir auf Basis der größeren Datengrundlage prüfen ob es Korrelationen gibt oder nicht, diese Korrelationen können unterschiedlich stark sein und desto weiter wir in die Vergangenheit schauen umso verlässlicher wird die Prognose.

Weiterhin können wir noch andere Datenquellen anzapfen und wie das geht wird nächste Woche im Beitrag ergänzt!

Zum Abschluss noch ein Vergleich von Angela Merkel und Martin Schulz.

Analyse der Facebook Posts der Facebook Fanpages:

Beim Wahlkampf geht es nicht immer nur um Fakten! Populismus, Fake News und alternative Fakten sind für die meisten Leser ein Begriff.

Viele Parteien spielen im Wahlkampf mit den Ängsten und Emotionen der Wähler. Sei es die Angst vor „Überfremdung“ auf der einen Seite oder die „soziale Ungerechtigkeit“ auf der anderen Seite.

Facebook ist ein beliebtest Medium für den Wahlkampf und gut geeignet um emotionsgeladene Diskussionen zu entfachen.
Besonders geschickt formulierte Postings erzeugen dabei Reaktionen und werden vom Leser geteilt. Die Reichweite der Beiträge kann dadurch enorm steigern und eine eigene Gruppendynamik auslösen.

Emotionen und Viralität in Facebook quantifizieren:

Im nächsten Schritt schauen wir uns den Wahlkampf von „Die Linke“ und der „AFD“ genauer an, mit welchen Botschaften wird gearbeitet? Wie werden diese denn aufgenommen? Auf welche Themen springen die potenziellen Wähler an?

Um das herauszufinden müssen wir uns zunächst den Überblick verschaffen welche Daten vorhanden sind und wie wir diese nutzen können um Emotionen und Stimmungen zu quantifizieren.

Was bedeutet quantifizieren?

Wenn wir ein Phänomen welches eigentlich auf Bauchgefühlen basiert in Zahlen abbilden können, dann kann man von Quantifizierung sprechen.
Beim Abnehmen zum Beispiel, kann man den Prozess kontrollieren und quantifizieren indem man sich wiegt, Körperumfang und Körperfett misst.
So kann man den Erfolg einer Diät mit Daten anreichern und quantifizieren.

In Facebook können wir ähnlich vorgehen!

Datengrundlage Facebook

Was kann man aus einer Facebook Fanpage auslesen?

Nun machen wir es ganz konkret und gehen in die Analyse rein.
Es ist möglich jede öffentliche Fanpage bei Facebook komplett auszulesen. Auf diese Weise werden alle veröffentlichten Beiträge in einer Tabelle zusammen gefasst und folgende Daten vermerkt:

• ID des Beitrags
• Textinhalt des Posts
• Linkname falls ein Link im Post vorhanden war
• Beitragstyp (Foto, Video, Status, Link, etc.)
• Verlinkung zum Beitrag
• Datum der Veröffentlichung
• Uhrzeit der Veröffentlichung
• Reaktionen gesamt
• Anzahl Kommentare
• Anzahl Shares (Beitrag geteilt)
• Anzahl Likes
• Anzahl Loves, Wows, Hahas, Traurig und Wütend

Diese Daten helfen uns zu quantifizieren wie Beiträge angenommen werden, wie Wahlkampf geführt wird und welche Themen besonders sensibel sind.

Facebook Analyse: Was macht Wähler denn so richtig wütend?

Ich bin ran gegangen und habe die Fanpages der AFD und von Die Linke am 05.05.2017 analysiert.
Im zweite Schritt habe ich nach Reaktionen gefiltert und erfasst welche Beiträge die Leser so richtig wütend machen!

Hier die Top 5 der beiden Parteien:

Wie führt man eine Facebook Analyse durch: Schritt für Schritt Anleitung

Du willst selbst eine solche Analyse durchführen? Wenn du dich technisch ein wenig auskennst,
dann kannst du selbst eine solche Analyse durchführen.

Klicke auf das Bild um zu meine komplette Anleitung zu lesen.
Die Daten die herauskommen weichen etwas ab, da die verwendete Analyse aus dem Beitrag zu komplex zum erklären wäre.

Du willst noch mehr über den Wahlkampf von der AFD und Die Linke erfahren?
Alle Daten aus der Analyse kannst du dir komplett herunterladen!
So siehst du noch alle Beiträge der Parteien und wie die Fans darauf reagieren.

Analyse von Hobbys, Interessen und Überschneidungen in Social Media

Im letzten Abschnitt haben wir ermittelt wie man Beiträge bei Facebook bewertet. In der Analyse habe ich gezeigt welche Beiträge besonders wütend machen und eine Anleitung zum nachmachen präsentiert.

Doch aus Facebook kann man noch viel mehr auslesen als nur die Beiträge einer Fanpage.
So lassen sich auch die Fans einer Fanpage auslesen und analysieren, hier gibt es sogar verschiedene Möglichkeiten und Techniken.

Es wäre sogar möglich alle Fans mit Namen, Profillink und Interaktionsstatistik zu erfassen und in einer Tabelle auszugeben.
Damit kann man Stimmungsmacher (Influencer) mit genauen Daten ermitteln.
Da die Politik doch für den ein oder anderen ein heikles Thema ist, habe ich diese Daten nicht erhoben und werde diese auch nicht online stellen.
Ich möchte in diesem Fall nur zeigen was möglich ist.

Dennoch gibt es eine weitere Form der Social Media Analyse, bei der die Fans anonymisiert betrachtet werden und sich viele Daten zu den Fans erheben lassen.

Analyse von Interessen in sozialen Medien:

Nun folgt wieder etwas Theorie, aber keine Angst ich zeige es gleich am praktischen Beispiel.
Im sozialen Netzwerk Facebook, können wir wieder die Graphen Theorie anwenden und so Verbindungen von Menschen zu Fanpages über die Verbindung „Like“ herstellen.

Nun habe ich mit einer kleinen Software diese Analyse ein Stück weiter getrieben.
Ich wollte gern die Überschneidung zu anderen Fanpages ermitteln. Wenn ich also alle Fans betrachte die eine Partei geliked haben, welche Fanpages haben diese noch auf Facebook geliked.

Genau hier findet die Graphentheorie seine Anwendung um die Verbindung herzustellen: Seiten die von Leuten geliked wurden die auch „Die Linke“ oder „AFD“ geliked haben.

Diese Analyse funktioniert sehr gut und ich konnte durch geschicktes Tüffteln diese Analyse auf weitere Bereiche ausweiten:

• Bücher
• Filme
• TV Shows
• Musik
• Sportler
• Interessen
• Fanpages
• Facebook Gruppen
• Veranstaltungen
• etc.

Hier einmal die beliebtesten Gruppen der Fans beider Parteien:

Welchen Nutzen haben diese Social Media Daten?

Was nützt es uns wenn wir Wissen in welchen Gruppen die Fans der einzelnen Parteien aktiv sind?
Es nützt uns eine ganze Menge und bietet einiges an Potenzial zur Kommunikation als auch zur Recherche!

Jede Partei (und auch jedes Unternehmen) hat nur ein begrenztes Budget und einen begrenzten Zeitraum zur Verfügung.
In diesem Fall ist der Zeitraum vor den Wahlen entscheidend.

Das wichtigste Ziel der Parteien ist es daher das Budget möglichst effizient im festgesetzten Zeitraum einzusetzen.
Wenn man nun Daten zur Zielgruppe erhebt findet man auf der einen Seite heraus, welche Sorgen und Nöte der Zielgruppe am wichtigsten sind. Auf der anderen Seite kann ich herausfinden wo die Zielgruppe aktiv ist, dazu gleich noch mehr!

Bei dem Beispiel der Gruppen können wir maßgeblich 2 Dinge in Erfahrung bringen:

• Starke Interessen der Zielgruppe
• Ansprachemöglichkeiten der Zielgruppe

Die Parteien können so Ihre Werbebotschaften besser ausrichten und an den richtigen Stellen streuen.
Die Linke könnte auf Hühnerzüchter abzielen und die AFD auf Audi-Fahrer.

Zielgruppendaten + Automation + smarte Werbeaussteuerrung = Wahlerfolg

Sicherlich kennst du den berühmten Artikel zur Wahl von Donald Trump. Hier wird ein ähnliches Szenario geschildert.
Hier werden die Ansätze nur grob geschildert und viele Arten der Aussteuerung sind etwas grob und ungenau.

In der Arbeit mit meinen Kunden (keine Parteien), nutze ich social Media Analysen ebenso zur Optimierung von Werbeanzeigen und Werbebotschaften. Im folgenden will ich erklären wie genau man dabei vorgeht, sowohl in Politik, als auch im Marketing.

Eine Partei oder ein Unternehmen hat ein bestimmtes Angebot, entweder ein Wahlprogramm oder ein Produkt.
Produkte und Wahlprogramme sind sehr Facettenreich und bieten auf vielen Ebenen Vor- und auch Nachteile.

Demgegenüber steht der Wähler oder der potenzielle Kunde,  dieser hat bestimmte Interessen und verschiedene Eigenschaften.

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Beispiel in der Politik:

Einen Familienvater interessieren andere Punkte des Parteiprogramms als einen Single Studenten.
Facebook ermöglicht es Seitenbetreibern Botschaften zu „Segmentieren“ und so Posts nur bestimmten Personengruppen sichtbar zu machen. Das Gleiche geht natürlich auch bei Werbeanzeigen auf Facebook.

Höhere Interaktionsraten durch zielgruppengerechte Botschaften:

Hat man die Daten zur Zielgruppe in einer Matrix dargestellt, kann man die Wahlversprechen dagegen halten und diese aus den Blickwinkeln der Zielgruppe betrachten und eine Matrix aus zielgerichteten „Werteversprechen“ erstellen.

So bekommen Hühnerzüchter nur Inhalte mit Bezug auf Landwirtschaft, Tiere und Viehzucht.
Analysiert man das Segment weiter, erkennt man das Themen wie Gen-Food und Umweltschutz von Bedeutung sind.
Analysiert man die Top-Fanpages in dem Bereich erhält man Daten darüber, welche Inhalte besondert beliebt sind und gut ankommen.
Weiterhin bekommt man Daten zu idealen Beitragsformaten und Beitragszeiten.

Wiederholt man diesen Prozess oft genug für verschiedene Zielgruppen (Automation ist hier die Wunderwaffe),
so kann man sein ganzes Parteiprogramm Zielgruppengerecht aufarbeiten und Werbebotschaften generieren die mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Interaktion auslösen.

Das Ganze funktioniert ohne viel „Trial and Error“ sondern auf solider Datenbasis.

Spielen mit der Angst und dem Unterbewusstsein:

Angst ist auch ein gutes Mittel um Aufmerksamkeit zu erzeugen. In den Fake-News ist diese oft ein probates Mittel zur Meinungsmache. Kombiniert mit den Daten des Lesers kann man Angstbotschaften sehr stark personalisieren und das Unterbewusste des Lesers ansprechen:

• Rentner bekommen Fake-News zu Übergriffen auf Rentner durch Flüchtlinge
• Väter bekommen Fake-News zu Übergriffen auf Kinder durch Flüchtlinge
• Wohnmobil Enthusiasten schockiert man eher mit geschlossenen Grenzen
• Hühnerzüchter fürchten sich vor Firmen wie Monsanto

Botschaften die ins Unterbewusstsein gehen:

Noch perfider ist es, Werbebotschaften über das Unterbewusstsein auszusteuern.
Zum Beispiel kann man Lieblingsmusik und Lieblingsbücher auf Facebook ermitteln und entsprechend die Werbebotschaften darauf anpassen.
Diese Form der Ansprache benötigt viel Zeit und Ressourcen in der Aufbereitung, kann aber sehr effektiv sein das diese Botschaften unterbewusst wahrgenommen werden:

• Fantasy Fans springen auf andere Begriffe und Worte an als Science Fiction Leser
• Posts im Stile von Plattencovern bleiben unbewusst bei uns hängen

Shares der Parteiwebseiten analysieren:

Bisher hatten wir die Facebookseiten der Parteien sehr stark im Fokus. Dort kann man leicht soziale Signale ermitteln und einordnen.
Ich will aber auch aufzeigen das soziale Signale auf der Webseite ebenso ermitteln werden können.

Dies lässt eine Analyse und Bewertung der Webseite einer Partei zu und welche Beiträge dort am beliebtesten sind.

Welche sozialen Daten erheben wir auf der Webseite der Parteien?

• Shares der einzelnen Beiträge
• Shares nach Plattform unterteilt

Welche Erkenntnisse lassen sich aus diesen Daten ableiten?

• Welcher Beitrag ist der beliebteste und kommt am besten an
• Wo werden Beiträge am meisten geteilt?
• Wo halten sich die Fans auf, in welchen sozialen Netzwerken sind diese aktiv.

Zum Zeitpunkt der Analyse habe ich die beiden Webseiten:

https://www.afd.de/ und

https://blog.die-linke.de/digitalelinke betrachtet und die Shares der Beiträge ermittelt.

Shares auf anderen sozialen Netzwerken

Die Analyse zeigt keine nennenswerten Shares auf anderen sozialen Netzwerken.
Facebook ist das Netzwerk, welches von den Fans am meisten genutzt wird und auch zur Verbreitung der Beiträge dient.

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Ich habe natürlich auch die anderen Netzwerke analysiert und will die gern erklären wie ich dabei vorgegangen bin. Hier ist die Anleitung zur Analyse von Shares auf Webseiten >>  https://tim-brettschneider.com/data-driven-social-media-marketing-anleitung/

Klicke auf den Button um die kompletten Analysedaten herunterzuladen!